【自记】SQL 中 GROUPING 和 GROUPING SETS 语句的案例说明

        我们用一个生活中的例子来理解，比如你开了家小超市，想统计「销售额」，但需要从多个角度看（比如按 “日期 + 商品”、“仅日期”、“仅商品”、“整体总销售额”）。

假设你的销售数据长这样（简化版）：

你想同时得到 4 种统计结果：

1. 按「日期 + 商品」统计（最明细的维度）；
2. 仅按「日期」统计（每天总销售额）；
3. 仅按「商品」统计（每种商品总销售额）；
4. 不按任何维度（整体总销售额）。

不用 GROUPING SETS 的话，你需要写 4 个查询，再合并：

-- 1. 日期+商品
SELECT 日期, 商品, SUM(销售额) FROM 销售表 GROUP BY 日期, 商品
UNION ALL
-- 2. 仅日期
SELECT 日期, 'ALL' 商品, SUM(销售额) FROM 销售表 GROUP BY 日期
UNION ALL
-- 3. 仅商品
SELECT 'ALL' 日期, 商品, SUM(销售额) FROM 销售表 GROUP BY 商品
UNION ALL
-- 4. 整体汇总
SELECT 'ALL' 日期, 'ALL' 商品, SUM(销售额) FROM 销售表

用 GROUPING SETS 的话，1 条查询搞定：

SELECT 
  -- 用GROUPING判断列是否参与分组，不参与就显示'ALL'
  IF(GROUPING(日期) = 0, 日期, 'ALL') AS 日期,
  IF(GROUPING(商品) = 0, 商品, 'ALL') AS 商品,
  SUM(销售额) AS 总销售额
FROM 销售表
-- 一次性指定所有要统计的维度组合
GROUP BY 日期, 商品
GROUPING SETS (
  (日期, 商品),  -- 对应需求1：日期+商品
  (日期),        -- 对应需求2：仅日期
  (商品),        -- 对应需求3：仅商品
  ()             -- 对应需求4：不分组（整体汇总）
)

最终结果长这样：

核心点总结：

• GROUPING SETS(...)：括号里写多个 “维度组合”，一次查询得到所有组合的统计结果（代替多次GROUP BY+UNION ALL）。
• GROUPING(列名)：判断这一列是否在当前行的 “维度组合” 中。如果在（参与了分组），返回 0，显示实际值；如果不在（是汇总行），返回 1，用 'ALL' 标记，方便区分。

————————————

        我们用一个更贴近实际业务的例子来说明：假设你有一张「订单表」，需要统计不同维度的销量，同时保留一个固定的分组字段（比如「月份」），并穿插普通查询字段和GROUPING处理的字段，看看它们的区别。

场景设定

订单表orders结构（简化）：

需求

统计每个月的销量，同时按以下维度组合分析：

1. 月份 + 地区 + 产品（最明细）
2. 月份 + 地区（不区分产品）
3. 月份 + 产品（不区分地区）
4. 月份（不区分地区和产品）

要求结果中：

• 保留「月份」作为固定显示的普通字段；
• 「地区」和「产品」用GROUPING处理，不参与分组时显示'ALL'；
• 计算总销量。

SQL 查询（包含普通字段和 GROUPING 字段）

SELECT 
  -- 普通字段：月份（始终在GROUP BY中，直接显示实际值）
  month,
  -- GROUPING处理的字段：地区（是否参与分组动态显示）
  IF(GROUPING(region) = 0, region, 'ALL') AS region,
  -- GROUPING处理的字段：产品（是否参与分组动态显示）
  IF(GROUPING(product) = 0, product, 'ALL') AS product,
  -- 聚合字段：总销量
  SUM(sales) AS total_sales
FROM orders
-- 固定按月份分组，同时用GROUPING SETS定义地区和产品的组合
GROUP BY month,
GROUPING SETS (
  (region, product),  -- 组合1：月份+地区+产品
  (region),           -- 组合2：月份+地区（无产品）
  (product),          -- 组合3：月份+产品（无地区）
  ()                  -- 组合4：仅月份（无地区和产品）
)
ORDER BY month, region, product;

查询结果

普通字段 vs GROUPING 处理的字段：核心区别

1. 普通字段（如month）：

   • 必须出现在GROUP BY中（否则 SQL 会报错，因为非聚合字段必须参与分组）。
   • 其值是「固定分组维度」，在所有结果行中都显示实际值（如2023-09、2023-10），不会被替换为'ALL'。
   • 作用：作为所有统计维度的 “基础锚点”（比如这里所有统计都基于 “月份” 展开）。

2. GROUPING 处理的字段（如region、product）：

   • 不一定在所有分组组合中出现（由GROUPING SETS控制）。
   • 其值是「动态分组维度」：当参与当前分组时显示实际值（如华北、手机），不参与时显示'ALL'（表示该维度被汇总）。
   • 作用：灵活切换不同维度的统计视角，同时用'ALL'清晰标记 “当前行是该维度的汇总结果”。

        简单说：普通字段是 “固定不变的分组锚点”，GROUPING 处理的字段是 “可开关的动态维度”，前者值固定，后者值随分组组合动态变化（实际值或汇总标记）。